LiDAR距離画像の事前学習で四脚ロボットが群衆内を移動

RangeNavは、パラメータ数183kと小型のLiDAR距離画像エンコーダで、合成データのみで事前学習する。再構成、意味分割、俯瞰図予測を組み合わせた目的で学習し、その後は固定して方策学習に使う。意味とBEVの教師を加えると、再構成のみの基準より成功率が学習環境で平均32.03pp、未知の現実的環境で23.73pp向上した。Unitree B2-Wでの実機検証では、追加学習なしで密集した人混みや暗所、工事現場を通過できた。同日には、軽量MLPを用いた自動運転計画DriveMLPも、nuPlan Val14 Reactiveで86.51点を記録している。